Artificial Intelligence and Postoperative Acute Kidney Injury
2021年1月8日 更新者:Hyung-Chul Lee、Seoul National University Hospital
Development and Prospective Validation of an Artificial Intelligence Model to Predict Postoperative Acute Kidney Injury
The main objective of this study is to develop and validate an artificial intelligence model that predicts postoperative acute kidney injury.
研究概览
地位
未知
条件
详细说明
Postoperative acute kidney injury is known to increase the length of hospital stay and healthcare cost.
A lot of risk prediction models have been developed for identifying patients at increased risk of postoperative acute kidney injury.
Recent advances in artificial intelligence make it possible to manage and analyze big data.
Prediction model using an artificial intelligence and large-scale data can improve the accuracy of prediction performance.
Furthermore, the use of an artificial intelligence may be a useful adjuvant tool in making clinical decisions or real-time prediction if it is integrated into the electrical medical record systems.
However, before implementing an artificial intelligence model into the clinical setting, prospective evaluation of an artificial intelligence model's real performance is essential.
However, to our knowledge, there was no artificial intelligence model for prediction of postoperative acute kidney injury, which was prospectively evaluated.
Therefore, we aimed to develop an artificial intelligence model which predicts postoperative acute kidney injury and evaluate the model's performance prospectively.
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
2000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Seoul、大韩民国
- Hyung-Chul Lee
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不适用
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
Adults patients undergoing non-cardiac surgery
描述
Inclusion Criteria:
- Adults patients undergoing non-cardiac surgery
Exclusion Criteria:
- Age under 18 years
- Surgery duration < 1 hour
- Transplantation surgery
- Nephrectomy
- Cardiac surgery
- Patients who had severe kidney dysfunction preoperatively as follows:
- Serum creatinine ≥ 4 mg/dl
- Estimated glomerular filtration rate <15 ml/min/1.73m2
- History of renal replacement therapy
- Patients who had no results of preoperative or postoperative serum creatinine
学习计划
本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的?
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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AI_AKI
Adults patients undergoing non-cardiac surgery
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The performance of an artificial intelligence model to predict postoperative acute kidney injury will be tested prospectively.
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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the incidence of postoperative acute kidney injury
大体时间:during the postoperative seven days
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postoperative acute kidney injury (diagnosed by KDIGO criteria using peak serum creatinine level) included all acute kidney injury events regardless of acute kidney injury severity
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during the postoperative seven days
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (预期的)
2021年3月1日
初级完成 (预期的)
2021年5月31日
研究完成 (预期的)
2022年2月1日
研究注册日期
首次提交
2021年1月8日
首先提交符合 QC 标准的
2021年1月8日
首次发布 (实际的)
2021年1月12日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年1月12日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年1月8日
最后验证
2021年1月1日
更多信息
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